所謂數據可視化是指把數據以圖形動畫以及地圖等形式呈現出來，這樣即直觀又美觀，易于理解從而看出數據背后的問題。

要做好數據可視化，需要兩方面的能力。

一是“藝術”能力，即知道什么樣的數據用什么形式去表現最合適，該用柱圖時不能用餅圖，顏色搭配也要合理；

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另一個是“技術”能力，設計好的呈現方案還要能真地做出來，并且要把成本控制在可接受范圍內。這里我們不深入討論“藝術”問題，來看看考察和選擇可視化技術中的一些常見誤區。

一、報表不需要可視化？

報表原則上也是一種可視化手段，大多數報表工具在很久以前都提供了統計圖能力，可算是可視化的初級階段。用戶自然會想到選購報表工具解決可視化需求，繼而也會自然地認真考察備選產品的呈現效果，挑一個可視化技術最好的出來？

這個想法對于大多數產品都是正確的，但在考察報表工具的可視化技術時卻不是這樣。

確實，可視化技術的門檻不低，要做出炫麗的圖形動畫并不容易，地圖呈現還需要事先準備大量數據。按說這種高門檻技術，各廠家產品一定會有明確的差異。

國內最常見的報表可視化工具無非就是FineReport，很多人都說用Excel，但Excel對于大數據量的支持不能讓我滿意，并且經常崩潰，而且Excel的圖表公式太過于繁瑣。

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二、可視化光靠軟件，不靠人？

與上面類似的一種想法是：那家公司演示的可視化效果真好，買了他們產品后我們也能做出這種效果了？

很多用戶都會掉進這個坑里，買了某些產品后才發現自己并不能輕易地做出廠商演示的好效果。

為什么還會有這樣的現象呢？原因是：

感官上的差別并不是技術能力造成的，而是開始提到的“藝術”能力，具體來講就是行業知識和美術感覺的完美結合，FineReport的可視化效果都很好，就是因為其藝術能力超強。

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購買產品就能獲得產品所附帶的技術能力，但藝術能力卻沒那么簡單，它需要有豐富經驗的人根據現實情況來具體設計，這就變成一個服務而不是產品了。

有些產品提供了模板能一定程度地把藝術能力傳遞出來，能適應有急迫需求的場景。

但大多數情況還是要根據數據的行業特征和可視化的目標再進行設計并不斷修改才能獲得期望的好效果。把上面的話改成那家公司演示的可視化效果真好，請他們團隊幫我們做就能有這種效果了就靠譜多了。

三、用開源工具+封裝一層簡化就行了？

開源包內容豐富、功能強大，但也概念復雜、參數眾多，這意味著學習成本較高，一個普遍的想法是開源包用起來太麻煩了，有誰在外面封裝一層簡化一下就好了？

對效果要求不高的情況沒有問題，大部分集成了開源包的可視化產品（包括報表工具）也都會做簡化封裝以降低初次上手人員的學習門檻。

但是，對于希望獲得優秀效果的用戶，那恐怕要失望了。

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所以，如果想隨心所欲地做出炫麗的效果，要充分利用開源包的功能，這個成本是省不掉的！其實這些開源包看起來復雜，實際上已經被作者們精心設計過的，學習成本并沒有乍看起來那么大，對于有前端開發經驗的程序員也不難上手。

當然這比直接使用封裝后的模板還是要難，那就要掂量一下需求簡單時是否還值得花錢來買這些模板了。

四、數據很多，就是大數據？

數據可視化，不管是服務還是產品，也不管門檻高是不高，都是實實在在的業務。但加了個"大"字后，就有很大可能性變成忽悠了。

可視化的結果是要讓人看的，而人類視力有生理極限，無論圖形、表格、動畫什么形式，都不可能直接觀察"大"數據（當然有人把幾萬條數據也稱作"大"那就另當別論了）。

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大數據要經過后臺處理變成"小"數據之后才能進入可視化環節去呈現，可視化階段已經不必再處理也處理不了數據量大的問題了。

有時大數據也指數據來源形式多樣化，但即使這種"大"，也不是可視化環節去處理的，仍然是在后臺數據準備階段處理。

不過，在業務上，大數據可視化是有意義的。從大量數據中如何選擇或匯總出哪些最該呈現的內容來展示、怎樣體現數據的多樣化，這些都是學問。只是，這都是前述的“藝術”能力，和技術能力無關。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据可视化最容易被人忽略的四大误区，怪不得我的报告总被老板骂的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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